市场细分是一种将客户群体根据共同特征划分为不同集合的方法，使企业能够高效、有针对性地进行市场营销。细分的目的是确定如何与不同细分市场中的客户建立联系，以最大化客户价值。良好的市场细分使营销人员能够以最有效的方式与每位客户互动。在营销中，企业可能会根据以下标准对购物者或买家进行细分：
人口统计细分包括：性别、年龄、职业、婚姻状况、收入。地理细分包括：国家、州、城市居住地、特定城镇或县。技术细分包括：技术、软件、移动设备。心理统计细分包括：个人态度、价值观、兴趣、个性特征。行为细分包括：行为或不作为、消费习惯、功能使用、会话频率、浏览历史、平均订单价值。
通过细分用户，营销人员可以最大限度地利用他们的运营预算，针对合适的受众。可以直接与最有可能转化的客户对话，而不需要在印象或不太可能购买下一个产品的用户上花钱。可以装饰营销信息，使它们更具吸引力，以更有效地维持潜在客户。这项工作可以与智能和产品开发相关联。当然，细分以以下方式促进企业：
设计并传递有针对性的营销建议，这些建议将与特定客户群体产生共鸣，但与其他群体则不会（谁将根据他们的需求和重要性接受通知，最好是）。确定与细分群体的最可靠沟通渠道，从电子邮件、社交媒体帖子、广播广告或其他程序，取决于特征。识别推广产品或新产品或服务机会的方法。建立更可靠的消费者关系，以增强客户支持。分析定价选择，专注于最有影响力的客户。
大多数公司在开始市场细分时缺乏清晰的愿景和目标。可以尝试以下措施，在客户支持中获得普遍水平的细分。了解当前客户：了解地理分布、购物者偏好/信仰、分析网站搜索页面分析等。了解每个消费者：为每个客户绘制互动图表，以多种决策解释和预测他们的反应，如商品、服务和内容，他们将参与其中。解释细分可能性：一旦确定了部分，它们应该实施适合业务理解的每个细分及其困难和可能性。可以将整个公司的营销政策映射到不同的消费者群体。研究细分：在比较不同客户细分的描述和营销意义之后，公司必须了解如何将其产品或服务转变为更有效的帮助。例如，它可能决定对某些买家实施更高的削减，以发展其现有的消费者基础。
机器学习，人工智能的一个类别，可以研究类似客户的数据库，并解释最有益和最不充分的客户细分。以下行动是处理机器学习中客户细分的众多策略之一。可以使用喜欢的工具、合作伙伴和技能来轻松处理这些方法。
第一步：在开始之前设计一个适当的商业案例。在案例研究中，需要从不同的角度可视化消费者行为和模式。不需要鲁莽地进入这个方法。否则，结果将是混乱和无序的。相反，需要一个好的商业案例来开始。应用机器学习和人工智能的可能性可以这样考虑：“客户支持可以组织成群体，以在他们之间产生定制的联系吗？”“确定整个消费者池中最重要的客户群体值得吗？”要充分理解客户的消费和规律，可以记住以下要点：订购商品的数量、普通退货率、累计消费。一旦准备了商业案例，就进行下一步。
第二步：收集和准备数据。下一步是收集数据，以发现数据集中更多的不同模式和偏见。还需要根据对公司最相关的指标设置复杂特征。它可能涉及：中等生命周期价值、消费者购买成本、消费者满意度、维护率、净利润。需要使用Python中可用的开源工具（如pandas、NumPy等）来缩放、预处理和填补缺失值。这一步需要固定，因为它们增加了后续的可视化步骤。拥有的额外客户数据越多，在机器学习中进行客户细分的决策就越精确。这导致下一步。
第三步：使用k-Means聚类进行细分。k-Means聚类是一种著名的无监督机器学习方法。这种方法获得所有不同的“簇”，并将它们聚集在一起，同时保持它们尽可能小。算法的工作方式如下：首先，随机初始化k的值为簇的数量或n-质心。接下来，将每个数据点分配给最近的质心，形成不同的组，同时将中心移动到所有簇的中间，使用欧几里得距离。在执行上述步骤时，算法检查并尝试减少所有簇中聚类点和中间之间的平方距离之和。当所有数据点结合时，重复结束。
第四步：调整模型的最佳超参数。确定算法的最佳超参数集合是客户细分与Ml的下一步，因为它帮助获得最真实和最满意的客户群体。在选择k值时，将根据k-means的优化原则、惯性、实践肘部方法来选择。用肘部方法，将决定k值，其中惯性的下降持续。
第五步：结果的可视化。最后，使用开源Plotly-Python，这是一个Python中的绘图库，用于制作交互式图表、图形和图表，来可视化决策。然后理解图表和各种图表，以发展企业。拥有真实的客户档案在手，将有助于提高营销运营目标、创新发布和产品路线图。它将为组织提供更清晰的关于哪些客户具有最有效的保留率、合同和其他最初计划的指标的想法。
市场细分至关重要。机器学习可以控制整个过程。发现构成更有意义的客户基础的所有不同群体，可以让进入客户的大脑，给他们他们想要的，提高他们的参与度，增加利润。
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Mrinal Walia是一名专业的Python开发人员，拥有计算机科学背景，专长于机器学习、人工智能和计算机视觉。此外，Mrinal还是一个互动博主、和极客，拥有四年多的工作经验。凭借在计算机科学的大部分领域的工作背景，Mrinal目前在Versa Networks，印度担任测试和自动化工程师。目标是一步一步实现创意目标，相信带着微笑做每件事。
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Mrinal Singh